基于动量自适应BP神经网络的鸢乌贼模式识别

近年来, 计算机模式识别技术因其识别结果准确、快速, 而不断被用于生物判别邻域。本文利用MATLAB软件实现动量自适应BP神经网络(back propagation neural networks)对西北印度洋、中东太平洋和南海3个海区的鸢乌贼角质颚及其胴长进行模式识别。研究结果显示, 训练成型的神经网络收敛误差仅为4.416×10^-2, 加入动量和自适应学习率的BP神经网络对鸢乌贼地理种群的识别率有显著提高。3个海区的正确识别率分别为100%、88.89%和94.12%, 总成功率为 93.24%, 说明角质颚外部形态和胴长可用于鸢乌贼地理种群的区分。而BP神经网络的其他学习算法, 如梯度下降法、单一动量法和单一自适应法的总识别率分为74.32%, 77.03%和87.84%。本研究的识别效果稳定, 对于大样本训练集的识别率也高达92.77%, 为头足类的种群判别提供了新的方法和思路。     

揭秘深海“大块头”

10米长，495千克重——2007年2月，巨型乌贼再次浮出水面。人类对巨型乌贼仍然知之甚少。最近的科学研究表明，巨型乌贼“块头很大，看似凶猛”，其实却是“行动缓慢，性格温顺”。     

深海虫虫记

环境恶劣的深海并非一个不毛之地,而是一个生机勃勃的地方。随着深海探测技术的进步,庞贝蠕虫、玉钩虫、萨马乌贼蠕虫……越来越多的深海原著民正在进入人类的视野。直到20世纪60年代,科学家仍普遍认为深海生物非常稀少。造成这种错觉的原因是,当时主要通过水下摄影来调查数千米深处的海底生物,发现的结果完全取决于照片的质量。     

南海鸢乌贼中型群雄性个体肌肉和性腺组织能量积累及其分配

利用组织能量密度测定技术和残差指标分析方法, 分析了南海鸢乌贼中型群雄性个体肌肉组织和性腺组织的能量积累及其分配变化过程。结果显示, 胴体、尾鳍、足腕、精荚复合体、精巢等组织的能量密度值分别为21.16±1.44、21.98±1.51、21.44±1.50、20.83±1.70和21.41±1.70kJ?g ^-1。胴体和精荚复合体两组织的能量密度在不同性腺成熟度之间均存在显著性差异, 而尾鳍、足腕、精巢等3种组织的能量密度则在不同性腺成熟度之间均没有统计学差异。个体总能量积累为299.31±90.81kJ; 随着个体生长, 总能量积累呈现增加的趋势。胴体、足腕和尾鳍等肌肉组织的能量占比为95.31%~98.04%, 随着性腺发育呈现降低的趋势; 精巢和精荚复合体等性腺组织的能量总投入占比为2.63%~5.33%, 随着性腺发育呈增加的趋势, 并在Ⅴ期达到最大值。同时, 残差指标分析显示, 胴体、尾鳍、足腕等肌肉组织能量积累-胴长残差与性腺组织能量积累-胴长残差呈显著的正相关关系, 表明个体性腺发育过程中肌肉组织能量没有转化用于性腺组织的生长发育, 其生殖能量投入倾向于外源性投入。初步掌握了南海鸢乌贼中型群雄性个体肌肉和性腺组织能量的积累变化过程, 为深入了解它们的繁殖策略和为可持续开发利用该种类资源提供了科学基础。     

基于耳石微结构的南海鸢乌贼日龄和生长研究

年龄和生长速度等参数是渔业资源评估和管理的基础。鸢乌贼生命周期短、生长速度快。为研究鸢乌贼的日龄和生长, 利用2016年10月—2017年9月灯光罩网作业方式采集的南海鸢乌贼样本, 通过耳石微结构研究南海鸢乌贼不同种群、性别间的日龄组成和生长的差异, 结果表明: 1) 鸢乌贼中型群日龄范围48~125d, 优势日龄61~80d, 雌雄个体日龄组成差异显著; 微型群日龄范围44~95d, 优势日龄51~70d, 雌雄个体日龄组成差异极显著。2) 鸢乌贼中型群孵化时间为2016年7月—2017年7月, 1月和7—8月为孵化高峰期; 微型群孵化时间为2016年6—10月和12月至翌年2月, 1月和8月为孵化高峰期。3) 中型群雌雄胴长、体质量与日龄分别符合对数和线性关系; 微型群雌雄胴长与日龄分别符合对数和Logistic关系, 而体质量与日龄符合Logistic关系。4) 南海鸢乌贼微型群生长速度大于中型群, 微型群雄性个体生长速度大于雌性, 而中型群雄性个体生长速度小于雌性。通过对耳石生长纹的分析, 了解鸢乌贼的日龄组成、推算孵化时间、选出合适的生长方程及估算生长速度, 为渔业生物学提供基础资料。     

Isolation via enrichment and characterization of ten polymorphic microsatellite loci in the cuttlefish, Sepiella maindroni de Rochebruns

Ten novel polymorphic microsatellite loci were developed using an enrichment and colony hybridization protocol and characterized for the cuttlefish, Sepiella maindroni. Polymorphism was explored by using 30 individuals from the coastal waters of Zhanjiang, Guangdong province, China, in December 2007. The number of alleles ranged from 5 to 13. The ranges of observed and expected heterozygosity were from 0.578 9 to 1.000 0 and 0.682 8 to 0.925 7, respectively, and the average polymorphic information content (PIC) was 0.778 5. These microsatellite loci will certainly facilitate the detection of the genetic variation and population structure of S. maindroni.     

养殖对曼氏无针乌贼(Sepiella maindroni)群体遗传多样性的影响

采用24条随机引物对曼氏无针乌贼1个野生群体和5代养殖群体共120个个体(每个群体20个个体)进行了RAPD群体遗传多样性分析,共扩增出119个位点,片段大小为400-2800bp,平均每条引物的扩增带数为4.96条。各群体的多态位点数19-24个不等,多态位点比例为13.33%-20.16%,Shannon指数为0.0768-0.1018。6个群体的平均杂合度为0.0825-0.1231,期望杂合度为0.1325-0.1524,平均杂合子偏离指数均为负值,表明存在杂合子缺失的现象。乌贼6个群体遗传分化系数FST值在0.0188-0.2436,其中最大出现在野生群体和第5代养殖群体之间。表明6个群体间遗传分化已基本处于遗传分化中等的范围内,而野生群体和第5代养殖群体之间已接近中等分化的底线。分子方差分析(AMOVA)结果表明,6个群体的遗传变异中有29.34%是由不同群体间的基因差异造成的。而如果将养殖后的5代群体作为一个总的群体,养殖群体内部有19.38%是由群体间的差异造成的。由此可见,养殖后的曼氏无针乌贼群体相比野生群体多样性指数有所降低,且随着养殖时间的增长养殖群体内部开始出现分化。     

曼氏无针乌贼(Sepiella maindroni)繁殖习性及其产卵场修复的研究

采用对比分析方法,观察了曼氏无针乌贼的繁殖习性,比较了不同产卵附着物的附卵效果,选择典型产卵场(中街山列岛海区)进行附着物的调查。结果表明,曼氏无针乌贼有较高等复杂的性行为,有显著的求偶、争偶及雌雄搏斗现象,乌贼交配对其它乌贼交配有诱导作用;乌贼对附卵基有严格选择,没有充足适宜的附卵基,不仅使乌贼产卵时间延迟、数量减少,而且易被水流冲散、沉入底部致受精卵大量死亡,是影响乌贼繁衍的重要因素;附卵基附卵效果依次为聚乙烯(PE)绳、聚丙烯(PP)绳、钢筋、竹子、木头,颜色依次为黑色、蓝色、红色、黄色,形状依次为圆柱体、正三棱柱体、正长方体、扁长方体,粗度以直径0.25—0.50cm为宜,此外附卵基间应有适当空隙;目前,中街山列岛海区柳珊瑚(Plexaauraa sp.)生物量为0.15—0.64棵/m2,平均生物量为0.32棵/m2,资源数量趋于恢复,但远不能适应乌贼资源修复需要。增殖放流试验表明,修复乌贼资源的可能性很大,但在加大增殖放流工作的同时,必须尽快开展产卵场生态环境修复尤其是产卵附着物修复工作。     

印度洋北部鸢乌贼CPUE标准化初步研究

本研究根据中国远洋渔业协会鱿钓技术组和公海围拖网技术组提供的2017—2019年印度洋北部鸢乌贼3种捕捞方式(灯光敷网、灯光罩网和鱿钓)的生产统计数据,结合时空因子(年、月、经纬度)和环境因子(海表温度、海表盐度、光合有效辐射、风速和流速),利用广义线性模型(GLM)找出主要影响因子,并以广义可加性模型(GAM)找出因子变化规律并进行CPUE标准化研究。结果表明：GLM模型分析得出,年、月、纬度、海表温度、风速、流速以及作业方式因子均为显著性变量,对CPUE的影响较大。将上述的显著性影响因子加入GAM模型,根据AIC准则,包含这7个因子的GAM模型的AIC值最小为最优模型,对CPUE的总偏差解释为21.6%,其中作业方式对CPUE的影响最大,解释了5.6%的总偏差,随后依次是年、纬度、月、海表温度、流速、风速。名义CPUE与标准化CPUE年间变化趋势一致,且月间变化趋势整体较为相似。研究表明,基于GLM模型和GAM模型标准化的CPUE能够较全面、真实地反映印度洋鸢乌贼资源密度的变化情况,其中作业方式、海表温度、流速和风速对印度洋鸢乌贼资源密度影响较大。因此在后续的渔情预报研究中,可以将...     

曼氏无针乌贼(Sepiella maindroni)-肌动蛋白基因的 cDNA 全长克隆与序列分析

采用RT-PCR和快速扩增cDNA末端(rapid amplification of cDNA ends, RACE)技术首次克隆了曼氏无针乌贼?-肌动蛋白基因的 cDNA 全序列, 该序列全长为 2000bp, 由长 197bp 的 5’非翻译区(untranslated region, UTR), 669bp 的 3’非翻译区, 和 1134bp 的开放阅读框(open reading frame, ORF)组成。阅读框共编码 377 个氨基酸, 推算的分子量约为 42.0kDa, 理论等电点为 5.16。曼氏无针乌贼-actin 氨基酸序列中 Ile12、Ser172、Ser174、Gln223、His227、Ile231、Gly232、Ser320、Glu328、 Thr360等10个氨基酸残基具有特异性, 以及2个特殊的氨基酸残基位点和2个软体动物特有的氨基酸残基。曼氏无针乌贼?-actin 氨基酸序列与软体动物、节肢动物、脊椎动物的相似性高达 97%。NJ法系统进化分析显示曼氏无针乌贼首先与软体动物聚在一起, 然后与节肢动物聚在一起, 再与鱼类、两栖类、哺乳类聚在一起。